서론 - 인덱스에서 쓰이는 B tree가 뭔데? Tree 구조는 기본적으로 탐색시 시간복잡도 O(log N)을 가진다.  하지만 최악의 경우, 트리 노드가 한쪽 방향으로 쏠려서 O(N)을 가지게 된다.이런 경우를 방지하기 위해서 Balanced Tree를 이용한다.  balanced tree : 노드 삽입 및 삭제시 특정 규칙에 맞게 재정렬되어 양쪽 자식 수의 밸런스를 유지하는 트리최악의 경우에도 각 연산이 무조건 O(log N)를 보장하며 redblack-tree나 b-tree가 여기에 해당한다.   본론 - 각 자료구조간 비교를 통해 확인해보자데이터베이스의 인덱스에서는 위의 B tree와 B+tree 자료구조를 채택해서 사용하고 있다. 그렇다면 다른 자료구조도 많은데 왜 하필 저 녀석들을 사용할까? ..

웹소켓 등장 이전의 기술Polling : 새로운 메시지가 있는지 계속 서버에게 물어보기미친 요청 수(request)와 LatencyLong Polling:메시지가 있거나, TimeOut할때까지 request 잠깐 기다렸다가 responsePolling보다는 request 요청이 적지만 그래도 많음Streaming :이벤트가 발생했을 때 응답을 내려주되, 응답을 완료시키지 않고 계속 연결을 유지하는 방식연결 시간이 길어질수록 연결 유효성 관리의 부담Request, Response 헤더가 불필요하게 크다. 웹소켓(WebSocket)웹소켓(WebSocket) : 두 프로그램 간의 메시지를 교환하기 위한 통신 방법​웹소켓과 HTTP 통신의 비교 : 수립된 연결을 어떻게 하느냐?​연결성 ↔ 비연결성  HTTP와 ..

오잉? ARIMA에 대해 쓴 글이 작년 10월로 군대에 있을때 작성한건데.. 전역하고 다시 복습하면서 찾아보니까 함수가 아예 사라짐;​statsmodels.tsa.arima\_model -> statsmodels.tsa.arima.model 로 라이브러리 위치가 바뀐거였음..​ 아무튼 이번 주제는 5일 간격의 시간을 둔 미래의 시계열 데이터. 즉 '향후 5일 뒤의 비트코인 종가'를 예측할거다​ 1. 데이터 전처리빗썸에서 제공하는 API의 get_ohlcv() 함수를 통해서 비트코인 정보를 뽑아온다.​여기서 중요한 점은, 현재 종가를 기준으로 5일 뒤의 미래 종가를 예측하는게 맞지만 그게 정확한지는 5일 뒤에 확인해야하는 문제점이 생김 ​그래서 아쉬운 대로 5일 전의 종가를 학습 데이터로 넣어서 예측한 값..

인구수 50만을 자랑하는 경상북도 최대의 메트로폴리스 포항 50만 이하로 떨어지면 대도시 혜택이 사라지고 구청도 사라져 통폐합된다고 함ㅠㅠㅠ언제쯤 50만 아래로 떨어질까​  우선 행정안전부에서 제공하는 주민등록상 인구통계를 내려받자. ​https://jumin.mois.go.kr/ 10년치 이상은 안되는 관계로 12년부터 21년까지만 *.csv 파일로 내려받으면 된다.​​pyplot으로 그래프 나타낼려는데 한글이 깨지길래 넣음.import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdplt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import platformif platform.system() == 'Windows': # Windows p..

코인 수익률이 -73%까지 내려가면서 바닥 아래에는 지하가 있음을 깨닫게 해줬다...​ 인공지능을 이용한 가상화폐 종가 예측 프로젝트딥러닝을 이용해 특정 암호화폐의 종가를 예측해서 평가한 후 매도/매수를 판단하고 자동으로 매매하여 결과를 도출하도록 하고자 계획했다. 그리고 코인같은 일련의 데이터들을 처리하기 위해서는 RNN 보다 주로 시계열 데이터를 처리하는 LSTM 모델 이 더욱 의미있는 결과를 낸다는 연구를 보고, 아예 LSTM 모델 3개를 결합하여 하나의 모델(Deep 3-LSTM Ensemble Model)로 개발하기로 결정했다. 앙상블 학습을 통해서 기존의 단일 모델의 낮은 정확도나 과적합(OverFitting)의 한계점을 보완하여 더욱 정확한 예측이 가능한 모델을 구축할 수 있다. Adaboo..